9月3日，2022世界人工智能大会期间，由中国信通院云计算与大数据研究所、蚂蚁集团、机器之心等单位共同举办的可信隐私计算高峰论坛在上海世博会议中心隆重举办，围绕可信隐私计算技术护航数字经济高质量发展等主题，邀请政府、科研、金融、医疗、科技等领域的专家代表相聚畅谈，合力呈现隐私计算产业整体面貌和发展态势。
目前，医疗行业是隐私计算技术落地探索的重要领域。随着医疗行业数字化转型的持续推进，海量医疗数据积累，价值挖掘需求日常强烈，但医疗数据复杂度高、敏感性强，如何实现医疗数据的互联互通、高效流动与融合应用面临诸多挑战，而隐私计算则为解决这些问题提供了重要的技术支撑。在本次论坛上，瑞莱智慧RealAI首席执行官田天围绕隐私计算如何激活和释放医疗数据价值这一话题进行了深入分享。
瑞莱智慧RealAI首席执行官田天
医疗大数据的流通困境
作为国家最早布局和推动数据应用的领域之一，医疗大数据是重要的战略资源，也是我国数字经济建设顶层设计的重要组成部分。根据国家卫健委组织研究发布的《“健康中国 2030”规划纲要》，预计到 2030 年我国大健康产值规模有望达到 16 万亿元,发展空间巨大。在加快数据要素市场培育的大背景下，推进医疗数据的互联融合、开放共享成为“底层建设”，是推动健康医疗产业转型升级的重要举措。
但是，现阶段医疗大数据的流通存在着各种阻碍。首先是技术壁垒，不同医疗机构的信息系统庞杂，临床数据标准化程度低，大规模临床数据共享存在技术挑战，即便是机构内部也缺乏统一的建设标准，跨部门、跨系统的数据采集和整合同样困难；其次是合规难题，随着数据安全和隐私保护方面的监管规定趋于严格，医疗数据涉及患者健康隐私，属于敏感个人信息的范畴，具有强监管属性，因此医疗机构客观上“不敢”共享数据。
除了技术性和政策性障碍，还有主观动因层面的影响。目前医疗数据的权属划分不清晰，个人健康数据在何种程度上属于患者，又在何种程度上属于医疗机构没有明确的界定，权属不清将直接导致权责不明，比如如果出现数据泄露，该归责于谁。另外，医疗数据共享的获益机制尚不健全，缺乏患者、医院以及数据利用方均能有效获益的分配模式，主观上限制了共享数据的积极性。
虽然现阶段共享程度很低，但医疗大数据仍是蓝海。在田天看来，要更好地推进医疗大数据的应用，一方面需要做好数据利用过程中的安全及隐私保护，另一方面需要保障数据拥有方和利用方的利益，使得双方都能从数据利用中获利，这样才能唤醒沉睡的医疗数据，充分发挥数据的价值。
隐私计算让医疗数据价值安全释放
隐私计算通过底层技术创新，改变了医疗数据的使用方式，为医疗数据的互联互通、高效流动与隐私保护提供了支撑。不同于数据脱敏、传递API接口等数据流通模式，隐私计算是在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据的分析计算，在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据的可信共享与价值释放。
据艾瑞咨询发布的《2022中国隐私计算行业报告》分析，当前医疗领域约占据隐私计算 10% 的应用场景，市场潜力巨大。田天在演讲中介绍说，隐私计算在医疗领域的典型应用包括辅助诊断、药物开发、临床医学研究、健康保险等场景。以医学研究为例，现代医学科研需要基于数据，单中心或单家医院的科研数据，通常符合某特定条件患者总量的样本较少，而且不具有代表性，难以满足高质量临床科研需求，基于隐私计算则能够安全整合多中心临床资源，扩大研究样本量，促进数据科研价值挖掘。
面向医疗行业场景，RealAI推出了企业级隐私保护计算平台RealSecure，综合多方安全计算、联邦学习及可信执行环境等技术路径，集数据标准化、规范化、统一化于一体，保护数据存储层隐私和计算层隐私，可应用于各级医院和医疗机构，协助医学专家开展临床疾病预测、药物分析、真实世界研究及临床专病研究，提供高效、智能、精准、科学的大数据临床科研一体化服务。
比如某联盟医院慢性病联合研究项目，通过RealAI隐私计算方案，实现十家成员医院间病例数据的安全共享，解决各家医院数据样本量不平衡、学科优势不平衡的问题，各家医院形成优势学科优势更强，弱势学科诊疗水平也得到提升。田天表示，随着隐私计算技术的进一步成熟，以及与医疗场景结合的深入实践，医疗数据的安全保护与价值释放将找到平衡点，通过技术助力实现更便捷、更有温度的医疗健康服务。
